Kafka Stream(KStream) vs Apache Flink

原文翻译自 DZone，根据原文意译。

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概述

两个最流行和发展最快的流处理框架是 Flink（自 2015 年以来）和 Kafka 的 Stream API（自 2016 年以来在 Kafka v0.10 中）。两者都是从 Apache 开源的，并迅速取代了 Spark Streaming——该领域的传统领导者。

在本文中，我将通过代码示例分享这两种流处理方法之间的主要区别。关于这个主题的文章很少涉及高级差异，例如[1]、[2]和[3]，但通过代码示例提供的信息并不多。

在这篇文章中，我将解决一个简单的问题，并尝试在两个框架中提供代码并进行比较。在开始写代码之前，以下是我开始学习KStream 时的总结。

示例 1

以下是本示例中的步骤：

从 Kafka 主题中读取数字流。这些数字是由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。
定义5秒间隔的翻滚窗口。
Reduce 操作（在数字到达时附加数字）。
打印到控制台。

Kafka Stream 代码

代码语言：txt复制

static String TOPIC_IN = "Topic-IN";
final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
builder
.stream(TOPIC_IN, Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String()))
.groupByKey()
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5)))
.reduce((value1, value2) -> value1   value2)
.toStream()
.print(Printed.toSysOut());
Topology topology = builder.build();
System.out.println(topology.describe());
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props); 
streams.start();

Flink 代码

代码语言：txt复制

static String TOPIC_IN = "Topic-IN";
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkKafkaConsumer<KafkaRecord> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(TOPIC_IN, new MySchema(), props);
kafkaConsumer.setStartFromLatest();
DataStream<KafkaRecord> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
stream
.timeWindowAll(Time.seconds(5))
.reduce(new ReduceFunction<KafkaRecord>() 
 {
   KafkaRecord result = new KafkaRecord();
   @Override
   public KafkaRecord reduce(KafkaRecord record1, KafkaRecord record2) throws Exception
   {
     result.key = record1.key;  
     result.value = record1.value   record2.value;      
     return result;
   }
})
.print();        
System.out.println( env.getExecutionPlan() );
env.execute();

运行两者后观察到的差异

在 Kafka Stream 中在没有 groupByKey()的情况下不能使用window(); 而 Flink 提供了timeWindowAll()可以在没有 Key 的情况下处理流中所有记录的方法。
Kafka Stream 默认读取记录及其键，但 Flink 需要自定义实现KafkaDeserializationSchema<T>来读取 Key 和Value。如果您对 Key 不感兴趣，那么您可以将其new SimpleStringSchema()用作FlinkKafkaConsumer<>构造函数的第二个参数。我的MySchema的实现可在 Github 上找到。
您可以打印两者的 pipeline 拓扑。这有助于优化您的代码。但是，除了 JSON 转储之外，Flink 还提供了一个 Web 应用程序来直观地查看拓扑 https://flink.apache.org/visualizer/。
在Kafka Stream中，我只能在调用 toStream() 后才能将结果打印到控制台，而 Flink 可以直接打印结果。
最后，Kafka Stream 花了 15 秒以上的时间将结果打印到控制台，而 Flink 是即时的。这对我来说看起来有点奇怪，因为它为开发人员增加了额外的延迟。

示例 2

以下是本例中的步骤

从 Kafka Topic 中读取数字流。这些数字是作为由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。
定义一个5秒的翻滚窗口。
定义 500 毫秒的延迟期以允许迟到。
Reduce 操作（在数字到达时附加数字）。
将结果发送到另一个 Kafka Topic。

Kafka Stream 代码

代码语言：txt复制

static String TOPIC_IN = "Topic-IN";
static String TOPIC_OUT = "Topic-OUT";
final StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
builder
.stream(TOPIC_IN, Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String()))
.groupByKey()
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(5))).grace(Duration.ofMillis(500)))
.reduce((value1, value2) -> value1   value2)
.toStream()
.to(TOPIC_OUT);
            
Topology topology = builder.build();    
final KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props); 
streams.start();

Flink 代码

代码语言：txt复制

static  String  TOPIC_IN  =  "Topic-IN" ;
static  String  TOPIC_OUT  =  "Topic-OUT" ;
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
FlinkKafkaConsumer<KafkaRecord> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(TOPIC_IN, new MySchema(), props);
kafkaConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<KafkaRecord>() 
{
  @Override
  public long extractAscendingTimestamp(KafkaRecord record) 
  {
    return record.timestamp;
  }
});
// define kafka producer using Flink API.
KafkaSerializationSchema<String> serializationSchema = (value, timestamp) -> new ProducerRecord<byte[], byte[]>(TOPIC_OUT, value.getBytes());
FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = 
                new FlinkKafkaProducer<String>(TOPIC_OUT, 
                                               serializationSchema, 
                                               prodProps, 
                                               Semantic.EXACTLY_ONCE);
DataStream<KafkaRecord> stream = env.addSource(kafkaConsumer);
stream
.keyBy(record -> record.key)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.allowedLateness(Time.milliseconds(500))  
.reduce(new ReduceFunction<String>()
{
  @Override
  public String reduce(String value1, String value2) throws Exception
  {
    return value1 value2;
  }
})
.addSink(kafkaProducer);
env.execute();

运行两者后观察到的差异

由于Kafka Stream 与 Kafka 的原生集成，所以在 KStream 中定义这个管道非常容易，Flink 相对来说复杂一点。
在 Flink 中，我不得不同时定义 Consumer 和 Producer，这就增加了额外的代码。
KStream 自动使用记录中存在的时间戳（当它们被插入到 Kafka 中时），而 Flink 需要开发人员提供此信息。我认为未来可以改进 Flink 的 Kafka 连接器，以便开发人员可以编写更少的代码。
KStream 比 Flink 更容易处理延迟到达，但请注意，Flink 还提供了延迟到达的侧输出流（Side Output)，这是 Kafka 流中没有的。
最后，在运行两者之后，我观察到 Kafka Stream 需要额外的几秒钟来写入输出主题，而 Flink 在计算时间窗口结果的那一刻将数据发送到输出主题非常快。

结论

如果您的项目在源端和接收端都与 Kafka 紧密耦合，那么 KStream API 是更好的选择。但是，您需要管理和操作 KStream 应用程序的弹性。
Flink 是一个完整的流式计算系统，支持 HA、容错、自监控和多种部署模式。
由于内置对多个第三方源的支持，并且 Sink Flink 对此类项目更有用。它可以轻松自定义以支持自定义数据源。
与 Kafka Stream 相比，Flink 拥有更丰富的 API，并支持批处理、复杂事件处理（CEP）、FlinkML 和 Gelly（用于图形处理）。

flink 流计算Oceanus kafkaDZone

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